基于BP神经网络的深基坑围护变形预测分析

在众多的工程领域中,深基坑工程是比较具有施工难度的,需要应用好现代的工程数据相关技术、建立起科学化的模型,对于其可能存在的变形问题进行有效预测。因此,本文通过对BP神经网络的应用建立起一种深基坑围护变形预测分析系统,为保障工程施工的安全提供参考。     

应用BP神经网络预测基坑变形

通过分析基坑监测数据 ,找出其中蕴含的基坑支护系统变形的规律 ,应用BP神经网络预测系统未来的发展动态 ,对下一步支护开挖提供指导 ,同时可反馈设计 ,从而达到控制基坑支护变形的目的     

基于LM算法改进BP神经网络的基坑管线变形预测

通过提出一种基于Levenberg-Marquardt算法改进BP神经网络的方法探究基坑开挖对邻近管线变形性状的影响。以管线水平位移量和竖向位移量为预测结果,建立包括管径、堆载、材质、管线埋深、开挖方案、开挖顺序、开挖深度、纵向距离8个影响因素的多元参数预测模型。通过将管线变形预测值与实测值比较,证明采用Levenberg-Marquardt改进BP神经网络的算法预测结果更准确,具有更好的泛化性能。该模型将为预测基坑开挖引起的管线变形性状提供技术参考,为基坑工程信息化施工提供决策依据,从而达到减少基坑开挖安全事故、保护管线的目的,在实际工程中具有一定的推广应用价值。     

改进BP神经网络算法在基坑沉降预测中的应用

提出一种采用BP神经网络算法来预测深基坑沉降的方法，结合具体工程实例，构建了预测深基坑周边地表沉降具体BP神经网络模型，预测结果表明，该模型有较高的预测精度，可作为预测沉降的一种新方法。     

基于神经网络的基坑与紧邻桩变形相关预测

基于神经网络技术，建立深基坑墙体与其紧邻建筑(构)物之间变形相关性预测BP网络模型，以便根据深基坑紧邻桩基允许变形来控制深基坑墙体变形。本文最后用某紧邻高架桥的地铁车站深基坑实例进行分析，结果表明预测与实测结果基本吻合。     

基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测方法研究

针对深基坑系统的复杂的非线性及基坑工程变形多步预测的重要性 ,将人工神经网络技术引入其中。分析了用BP网络进行多步预测时存在的不足 ,提出了基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测模型。通过一软土深基坑工程变形多步预测实例的分析 ,论证了递归神经网络用于基坑工程变形多步预测的可靠性和实用性。该方法有效可行 ,在其他领域的多步预测中同样具有广阔的应用前景。     

改进的BP神经网络在大坝变形监测中的应用

BP算法能够为大坝的变形预报提供较好的预测值,且具有较高的精度。依据BP算法的特性,提出了通过添加学习速率自适应与附加动量项的方法来提高BP算法的运算速度;并对此改进策略进行了试验论证。     

基于BP神经网络的变形监测数据处理与分析

本文以济南幸福逸居住宅楼项目为例,采用了BP神经网络模型和MATLAB中的数值处理方法 ,对累积沉降量的时间变化曲线进行了预测,证明了BP神经网络在变形监测中的有效性和预测的精确性,为提高信息预测的精度和自动化有着积极的意义。     

神经网络在深基坑工程变形预测中的应用研究

提出了深基坑变形预测的神经网络法,详细介绍了该方法的建模过程,并用MATLAB语言加以实现,最后用实例论证了神经网络方法用于基坑工程变形预测的可靠性和实用性．     

基于GA-BP神经网络的深基坑变形最优化预测研究

为研究明挖法市政隧道深基坑施工过程中立柱结构竖向位移、墙体水平位移、支护桩(墙)顶部竖向位移、支护桩(墙)顶部水平位移与地下水位之间的规律,利用现场实测方法对风险点位展开时程监测,通过基于GA-BP神经网络的算法得出其相应联系并进行最优化预测。该研究方法在广州市天河区大观路隧道段施工中得到应用,通过合理指导措施改进了数据监测安全性和真实性,该基坑结构实际监测过程中始终处于安全范围,验证了研究方法的合理性。     

改进BP神经网络模型在隧道变形分析中的应用

针对传统的BP神经网络模型在数据拟合方面存在网络收敛速度慢,预测精度不高的缺点,提出一种改进的BP神经网络模型的方法。利用改进后的模型对某一地铁隧道变形监测数据进行分析和预报,并结合MATLAB软件编写的数据处理程序实现改进前后两种模型对同一数据处理结果的对比分析,验证改进后模型的有效性和可靠性。     

基于BP模型与ARX模型的基坑变形预测研究

随着建设工程施工的信息化与安全化,基坑的变形预测是基坑设计和施工的重要补充手段。基于BP人工神经网络模型以及时序分析ARX自回归各态历经模型,对基坑的沉降变形进行了预测,数据结果表明两种模型均能较好地对未来值进行较真实的预测;从BP模型与ARX模型的预测结果均方误差值大小的角度而言,BP模型的预测对于未来趋势的判断比ARX模型要更强一些。试验结果说明两种预测模型应用于实际工程的监测预测具有实际意义。     

基于BP神经网络的建筑工程承发包价格预测

通过分析已有的承发包价格预测方法,选取BP神经网络对承发包价格发展变化进行预测,并建立基于BP神经网络的建筑工程承发包价格预测模型,以西安市砖混结构住宅为例,证明了该模型具有很好的实用性和可操作性。     

BP神经网络在某深基坑工程监测中的应用研究

采用BP神经网络模型对某深基坑工程的变形进行了预测,通过与实测数据的对比分析表明:BP神经网络模型在深基坑工程监测中具有良好的容错性,在围护桩顶竖向及水平位移、围护桩深层水平位移、锚索内力预测方面具有较高的准确度,与实际内力及变形情况较为吻合;BP神经网络模型在地下水位预测中的准确度较低、数据结果离散性较大,不能充分反映水位变化的实际情况;BP神经网络模型在进行短期预测时准确率高,预测曲线与实测数据曲线吻合性较好;在进行锚索内力监测时,当传感器不能及时采集数据的情况下,BP神经网络能发挥预测准确数据的作用;BP神经网络模型隐含层数的选取对预测结果的准确性有一定的影响。     

基于神经网络的基坑与紧邻桩变形相关预测

基于神经网络技术 ,建立深基坑墙体与其紧邻建筑 (构 )物之间变形相关性预测BP网络模型 ,以便根据深基坑紧邻桩基允许变形来控制深基坑墙体变形。本文最后用某紧邻高架桥的地铁车站深基坑实例进行分析 ,结果表明预测与实测结果基本吻合     

基于BP神经网络混凝土抗压强度预测

在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响强度的主要因素,建立了多因子混凝土抗压强度3层BP网络模型,以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料含量及置放天数作为模型输入参数,混凝土抗压强度值作为模型的输出,对混凝土抗压强度进行了预测.实验结果表明:所建BP神经网络混凝土抗压强度预测模型最大...     

BP神经网络方法在大坝基岩变形监测中的应用

结合工程实例,利用上游水位,下游水位和气温建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用traingdx算法进行模型训练,对大坝基岩变形进行预测,结果表明,建立的BP神经网络预测大坝基岩变形的模拟值具有较高的精度。     

深基开挖引起的基坑变形预测与研究分析

由于基坑工程的复杂性 ,很难从理论上对围护结构水平位移和周围地表沉降进行预测 ,故在基坑开挖过程中信息化施工就显得特别重要。采用改进的BP算法对深基坑围护结构变形进行预测的方法 ,与传统的BP算法相比 ,该算法具有更快的收敛速度 ,能有效地改善传统BP算法收敛慢的缺点。通过对预测结果与实测结果进行对比分析 ,表明改进的BP网络是预测基坑围护结构变形的一种十分有效的方法。最后分析了基坑周围地表沉降与围护结构变形之间的关系。     

基于BP神经网络的深基坑沉降预测

为了分析深基坑的沉降规律,以某实际工程为例,利用BP神经网络对该工程的深基坑沉降数据进行拟合和预测分析,采用C语言编写程序进行预测。结果表明,利用BP神经网络方法的预测结果合理,误差在允许范围内,满足工程要求,并且对类似的工程施工具有指导作用。     

深基坑变形的神经网络预测

根据神经网络的基本原理,结合工程实例,建立了基坑变形预测的神经网络模型,并运用该模型对工程实例进行了预测,预测结果与实际变形拟合良好,表明了神经网络法在基坑变形预测中的有效性。